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J-GLOBAL ID：201702267082160165   整理番号：17A1559180

迅速表面水質異常の早期警告を提供するための高周波代理測定とウェーブレットANNモデルの適用【Powered by NICT】

Applying high-frequency surrogate measurements and a wavelet-ANN model to provide early warnings of rapid surface water quality anomalies

著者 (6件)： Shi Bin (School of Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China) ,  Wang Peng (School of Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China) ,  Wang Peng (State Key Laboratory of Urban Water Resource and Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China) ,  Jiang Jiping (School of Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China) ,  Jiang Jiping (School of Environmental Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen 518055, China) ,  Liu Rentao (School of Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 610-611  ページ： 1390-1399  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水質,流出事故の発生を示していると思われるの急激な,大きな変動の早期警告を提供する表面水管理システムにとって重要である。本研究では,ウェーブレット人工ニューラルネットワーク(ウェーブレット-ANN)モデルと高周波代理測定を統合する複合アプローチは,水質異常検出と警報提供の方法として提案した。高周波時系列の主要な水質指標(TN,TP,COD,など)を回帰代理モデルにより生成した。ウェーブレット分解とノイズ除去後,低周波信号は複数の予測に対する逆伝搬ニューラルネットワークに輸入された水質変化の主要な特徴を同定することであった。正確に訓練された部位特異的ウェーブレット-ANNは残留誤差の時系列を出力する。実際の残留誤差は長期水質変動に基づいて推定された与えられたしきい値,すなわち,ベースラインパターンを超えると警告した。バージニアのポトマック川流域に適用したモニタリング計画に基づく事例研究,米国,を行った。統合的アプローチは,高周波オンラインセンサからの15分スケールで二異常事象TP変化を同定した。豪雨事象と点源流入は,これらの事象を説明するようであった。結果は,ウェーブレット-ANNモデルは高周波表面水質予測のためのANNよりもわずかに正確で,異常検出の要求を満たすことを示した。異なるステーションで異なる期間にわたって性能の分析は,提案した方法の安定性を示した。監視装置と代替的測定値を組み合わせることにより,提示した手法は,タイムリーな異常同定を支持し,流域管理のための都市水環境に適用することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *HF【周波数】 ,  神経回路網 ,  豪雨 ,  都市 ,  流域 ,  *波束 ,  予測 ,  *水質 ,  事例研究 ,  雑音低減 ,  *表面水 ,  監視装置 ,  *警報 ,  管理システム ,  河川

著者キーワード (5件)： 水質 ,  代理パラメータ ,  異常検出 ,  ウェーブレット雑音除去 ,  バックプロパゲーション神経回路網

分類 (2件)： 河川汚濁  (SB02020F) ,  水質汚濁一般  (SB02010U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 表面水 ,  早期 ,  警告 ,  高周波 ,  ウェーブレット ,  モデル